本文關(guān)鍵詞：分層極限學(xué)習(xí)機(jī)在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承信號(hào)的非線性、非平穩(wěn)特性,致使軸承狀態(tài)難識(shí)別的問(wèn)題,提出分層極限學(xué)習(xí)機(jī)(HELM)故障診斷模型。首先采用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EEMD)將軸承信號(hào)分解為若干個(gè)本征模式分量(IMFs),并提取其能量熵值構(gòu)建特征向量;其次利用自動(dòng)編碼器(AE)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)的隱含層進(jìn)行分層,且使隱含層節(jié)點(diǎn)的輸入權(quán)值和閾值滿足正交條件;最后將構(gòu)建的特征向量作為H-ELM算法的輸入,通過(guò)訓(xùn)練建立H-ELM滾動(dòng)軸承故障分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:H-ELM滾動(dòng)軸承故障分類模型比SVM、ELM故障分類模型具有更高的精度、更強(qiáng)的穩(wěn)定性。
【作者單位】： 包頭職業(yè)技術(shù)學(xué)院;內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 自動(dòng)編碼器 極限學(xué)習(xí)機(jī)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51565046) 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金(2015MS0512) 包頭市科技計(jì)劃發(fā)展項(xiàng)目(2015X2011)
【分類號(hào)】：TH133.33;TP18
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最關(guān)鍵的一類支撐零部件,其故障直接影響設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)及后續(xù)的故障診斷,通常采用基于振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域分析方法,但由于變載、摩擦、剛度等因素的影響,軸承故障振動(dòng)信號(hào)常常呈現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)性,不能有效地檢測(cè)出故障信號(hào),因此難

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本文編號(hào)：661975